【活动通知】SFFAI85×CRIPAC 情感分析专题
SFFAI 合作机构 CRIPAC 简介
智能感知与计算研究中心(www.cripac.ia.ac.cn)为中科院自动化研究所独立建制的科研部门,致力于研究泛在智能感知理论与技术以及与之相伴的海量感知数据的智能分析与处理。瞄准国际学科前沿,面向国家公共安全、智能产业发展等重大战略需求,着眼于基础理论创新与关键技术突破以及系统解决方案的研制,努力打造成为国际一流的研究中心,是集人才培养、技术创新、产业孵化为一体的创新平台。中心目前主要在多模态智能计算、生物识别与安全、生物启发的智能计算、智能感知基础理论四个方面展开科学研究。
85期 情感分析专题 论文推荐
“ 《SFFAI 85期—情感分析专题》来自中国科学院自动化研究所的韦鹏辉同学推荐的文章主要关注于情感分析领域,你可以认真阅读讲者推荐的论文,来与讲者及同行线上交流哦。”
关注文章公众号
回复"SFFAI85"获取本主题精选论文
经典论文
01
推荐理由:这项工作最早提出了情绪原因识别这一研究问题,并给出了语言学规则驱动的方案。
—— 韦鹏辉
02
推荐理由:这项工作公开了第一个中文情绪原因抽取语料,并提出了基于事件抽取的方法。
—— 韦鹏辉
03
推荐理由:这项工作将情绪原因分析推广至更精细的情绪语义角色分析,公开了第一个英文语料。
—— 韦鹏辉
04
推荐理由:这项工作提出了情绪-原因联合抽取这一新任务,并给出了一个两阶段的方案。
—— 韦鹏辉
05
推荐理由:这项工作将情绪-原因联合抽取转化为排序问题,基于语篇结构提出了一个端到端的句对排序模型。
—— 韦鹏辉
06
推荐理由:这项工作将情绪-原因联合抽取转化为有向图构建问题,基于转移系统提出了一个端到端的基于状态转移的模型。
—— 韦鹏辉
07
推荐理由:这项工作进一步研究了情绪语义角色,公开了相应的英文语料。
—— 韦鹏辉
SFFAI的介绍
现代科学技术高度社会化,在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一,为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求,我们发起了人工智能前沿学生论坛SFFAI,邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果,使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。SFFAI目前主要关注机器学习、计算机视觉、自然语言处理等各个人工智能垂直领域及交叉领域的前沿进展,进行学术传播,同时为讲者塑造个人影响力。
SFFAI还在构建人工智能领域的知识森林—AI Knowledge Forest。通过汇总各位参与者贡献的领域知识,沉淀人工智能前沿精华,使AI Knowledge Tree枝繁叶茂,为人工智能社区做出贡献。SFFAI自2018年9月16日举办第一期,每周一期学术分享交流,截止目前已举办83期学术交流活动,共有100+位讲者分享了他们的真知灼见,来自100多家单位的同学参与了现场交流,通过线上推文、网络直播等形式,50000+人次参与了人工智能前沿学生论坛。SFFAI自发起以来,迅速成长壮大,已经成为人工智能学生交流的第一品牌,有志同道合的论坛核心志愿者团队、乐于学术分享的讲者伙伴,还有许多认可活动价值、多次报名参加现场交流的观众,大家通过参与人工智能前沿学生论坛,收获了宝贵的知识和友谊,SFFAI致力于帮助大家解决在学术中遇到的相关问题,拓展学术人脉,为大家营造专业、开放的学术交流环境!
历史文章推荐
李永露:PaStaNet:Toward Human Activity Knowledge Engine
杨传广:高效设计图像分类模型:混合连通性的门限卷积神经网络
朱时超:图平滑样条神经网络
曾仙芳:通过自监督解耦身份和姿态特征实现人脸再扮演任务
张杰:针对图像处理网络的模型水印
牛广林:规则引导的知识图谱组合式表示学习
王玫:自然环境下的多种族人脸:利用信息最大化自适应网络去减少种族偏差
傅朝友:Domain-Aware Diverse Face Manipulation
申磊:多轮对话中的上下文信息建模
方杰民:Recent Advances and Highlights of NAS
张志鹏:SiamDW Real-Time Visual Tracking
周龙:同步双向文本生成
王亦宁:Multilingual Neural Machine Translation
呼奋宇:深度层次化图卷积神经网络